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| Título : |
Análisis de sensibilidad al precio : price sensitivity |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Beltrán Aller López, Autor ; Miguel López Garralón, Autor ; Juan Villasante Guerrero, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
312 p. |
| Nota general: |
Máster en Data Science para Finanzas |
| Idioma : |
Español (spa) |
| Materias: |
Crédito bancario
Estadística
Tratamiento automático de datos
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| Clasificación: |
004.65 Bases de datos y sus estructuras. Sistemas de gestión de bases de datos. Análisis de datos |
| Resumen: |
El objetivo de este trabajo es elaborar una API a través de la cual se puede solicitar un crédito a una entidad bancaria. Se pretende que ésta pueda aportar utilidad a nivel interdepartamental, dotando de mayor agilidad al proceso de marketing y comunicación, sirviendo como medio de contratación y, actuando con el modelo predictivo en la parte de riesgo. La API pide una serie de datos de la persona que solicita el préstamo, con los cuales se obtiene una predicción de la probabilidad de que cometa impago mediante el uso de un modelo LightGBM, entrenado y validado previamente sobre un conjunto de datos históricos. Se han aplicado unos costes en relación con el negocio bancario para mejorar la detección del impago, mejorando así los beneficios. También se ha aplicado una mejora final consistente en aplicar pricing al tipo de interés de registros con un mayor riesgo del que se está dispuesto a asumir en un principio. De esta forma, se puede reducir el número de impagos en ese sector poblacional, mejorando de nuevo los resultados económicos. |
| Link: |
https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48051 |
Análisis de sensibilidad al precio : price sensitivity [documento electrónico] / Beltrán Aller López, Autor ; Miguel López Garralón, Autor ; Juan Villasante Guerrero, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi . - 2020 . - 312 p. Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español ( spa)
| Materias: |
Crédito bancario
Estadística
Tratamiento automático de datos
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| Clasificación: |
004.65 Bases de datos y sus estructuras. Sistemas de gestión de bases de datos. Análisis de datos |
| Resumen: |
El objetivo de este trabajo es elaborar una API a través de la cual se puede solicitar un crédito a una entidad bancaria. Se pretende que ésta pueda aportar utilidad a nivel interdepartamental, dotando de mayor agilidad al proceso de marketing y comunicación, sirviendo como medio de contratación y, actuando con el modelo predictivo en la parte de riesgo. La API pide una serie de datos de la persona que solicita el préstamo, con los cuales se obtiene una predicción de la probabilidad de que cometa impago mediante el uso de un modelo LightGBM, entrenado y validado previamente sobre un conjunto de datos históricos. Se han aplicado unos costes en relación con el negocio bancario para mejorar la detección del impago, mejorando así los beneficios. También se ha aplicado una mejora final consistente en aplicar pricing al tipo de interés de registros con un mayor riesgo del que se está dispuesto a asumir en un principio. De esta forma, se puede reducir el número de impagos en ese sector poblacional, mejorando de nuevo los resultados económicos. |
| Link: |
https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48051 |
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